코딩영어
구독자 100만이 넘는 미국의 sentdex사 교육과정 유튜브 원본 동영상에서 2분 LC training 학습분량을 뽑아내 열번정도 먼저 반복학습한 후엔 원본 비디오의 영어가 쉽게 LC가 되어 실습까지 마칠 수 있게 된다는 것이 저희 학습법이 찾아낸 원리입니다.
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[비공개] 코딩어학원 CH. LC w/ Py - Neural Networks 8..
컷한 2분을 직역해보았어요. sentdex사 Harrison이 왜 이런 타이틀의 프로젝트를 시작하게 되었는지 그 목적을 밝힌다. 한마디로 neural networks를 보다 심도있게 공부해보고자 함이다. 그랬을 땐, PyTorch니 Tensorflow's Keras 같은 framework나 또 앞으로 나올 library 등을 활용할 때에 크게 수월하게 프로그래밍을 해낼 수 있을테다. 내가 처음 공부했을 땐 Deep Learning이 매우 매우 어려웠다. layer, multi-layers, activation functions 등을 메모해가면서 써야 했다. 하지만 왜 해야하는지를 몰랐으니, 막상 문제에 봉착했을 때엔 이게 문제가 되었다. 단순히 이미지나 손으로 쓴 숫자를 분류해내거나 한 걸음 더 나아가 고양이.......추천 -
[비공개] 코딩어학원 CH. LC w/ Py - Neural Networks 7..
Harrison이 구글 운영의 Kaggle Challenge에 참여한 한 시간 동안의 동영상입니다. 코로나19 관련한 아티클을 대회 본부에서 주고, 거기서 그 바이러스의 평균 잠복기간을 찾아내는 과제입니다. 주어진 아티클이 1,304개, incubation 이란 키워드로 찾아낸 게 800개 약 2기가의 data set에 이릅니다. 각기 아티클은 title, abstract, full_text로 구성되어 있습니다. 일단 거기 아티클을 우리 눈에 익숙한 모양으로 data frame을 재구성합니다. 그리곤 거기 full_text 에서 'incubation' 이란 searching argument로 잠복기간 일수가 언급된 부분을 찾아내고, mean이니 distribution 등의 각종 통계자료 및 도표를 활용해 분석해내는 모.......추천 -
[비공개] 코딩어학원 CH. LC w/ Py - Neural Networks 7..
Harrison이 구글 운영의 Kaggle Challenge에 참여한 한 시간 동안의 동영상입니다. 코로나19 관련한 아티클을 대회 본부에서 주고, 거기서 그 바이러스의 평균 잠복기간을 찾아내는 과제입니다. 주어진 아티클이 1,304개, incubation 이란 키워드로 찾아낸 게 800개 약 2기가의 data set에 이릅니다. 각기 아티클은 title, abstract, full_text로 구성되어 있습니다. 일단 거기 아티클을 우리 눈에 익숙한 모양으로 data frame을 재구성합니다. 그리곤 거기 full_text 에서 'incubation' 이란 searching argument로 잠복기간 일수가 언급된 부분을 찾아내고, mean이니 distribution 등의 각종 통계자료 및 도표를 활용해 분석해내는 모.......추천 -
[비공개] 코딩어학원 CH. LC w/ Py - Neural Networks 7..
Harrison이 구글 운영의 Kaggle Challenge에 참여한 한 시간 동안의 동영상입니다. 코로나19 관련한 아티클을 대회 본부에서 주고, 거기서 그 바이러스의 평균 잠복기간을 찾아내는 과제입니다. 주어진 아티클이 1,304개, incubation 이란 키워드로 찾아낸 게 800개 약 2기가의 data set에 이릅니다. 각기 아티클은 title, abstract, full_text로 구성되어 있습니다. 일단 거기 아티클을 우리 눈에 익숙한 모양으로 data frame을 재구성합니다. 그리곤 거기 full_text 에서 'incubation' 이란 searching argument로 잠복기간 일수가 언급된 부분을 찾아내고, mean이니 distribution 등의 각종 통계자료 및 도표를 활용해 분석해내는 모.......추천 -
[비공개] 코딩어학원 CH. LC w/ Py - Neural Networks 5..
Convolutional Neural Networks CNN은 이미지 데이터를 convolution 연산으로 predicting 해내는 기법입니다. 실습할 cats and dogs 이미지 화일을 갖고와선 가공해 실습에 들어갈 data 채비를 먼저 마쳐야 합니다. 사이즈를 50 x 50 pixels로 동일하게 맞추고, 세 개의 화일 directories를 만들어 둘은 cats, dogs, 그리고 남은 하나는 testing 이라고 한다. 그리곤 다음과 같이 training dataset을 만들어냅니다:def make_training_data(self):for label in self.LABELS:print(label)for f in tqdm(os.listdir(label)):if "jpg" in f:try:path = os.path.join(label, f)img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)img &.......추천 -
[비공개] 코딩어학원 CH. LC w/ Py - Neural Networks 5..
Convolutional Neural Networks CNN은 이미지 데이터를 convolution 연산으로 predicting 해내는 기법입니다. 실습할 cats and dogs 이미지 화일을 갖고와선 가공해 실습에 들어갈 data 채비를 먼저 마쳐야 합니다. 사이즈를 50 x 50 pixels로 동일하게 맞추고, 세 개의 화일 directories를 만들어 둘은 cats, dogs, 그리고 남은 하나는 testing 이라고 한다. 그리곤 다음과 같이 training dataset을 만들어냅니다: def make_training_data(self): for label in self.LABELS: print(label) for f in tqdm(os.listdir(label)): if "jpg" in f: try: path = os.path.join(label, f) img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCA.......추천 -
[비공개] 코딩어학원 CH. LC w/ Py - Neural Networks 5..
Convolutional Neural Networks CNN은 이미지 데이터를 convolution 연산으로 predicting 해내는 기법입니다. 실습할 cats and dogs 이미지 화일을 갖고와선 가공해 실습에 들어갈 data 채비를 먼저 마쳐야 합니다. 사이즈를 50 x 50 pixels로 동일하게 맞추고, 세 개의 화일 directories를 만들어 둘은 cats, dogs, 그리고 남은 하나는 testing 이라고 한다. 그리곤 다음과 같이 training dataset을 만들어냅니다: def make_training_data(self): for label in self.LABELS: print(label) for f in tqdm(os.listdir(label)): if "jpg" in f: try: path = os.path.join(label, f) img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCA.......추천 -
[비공개] Convnet Intro - Deep Learning and Neur..
(글의 앞부분이 이미지 혹은 HTML 태그만으로 되어있습니다)추천 -
[비공개] Convnet Intro - Deep Learning and Neur..
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